到2027年数据标注产业年均增幅将超过20%

国家发展改革委等四部门近日联合发布《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》（以下简称《意见》）。《意见》提出，到2027年，数据标注产业专业化、智能化及科技创新能力显著提升，产业规模大幅跃升，年均复合增长率超过20%。

数据标注产业是对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的新兴产业。培育壮大数据标注产业对于提升数据供给质量、推动人工智能创新发展具有重要支撑作用。

为促进数据标注产业高质量发展，《实施意见》围绕深化需求牵引、增强创新驱动、繁荣产业生态、优化产业支撑等四方面提出13条具体政策举措。

比如，在深挖企业需求方面，《实施意见》提出，实施“国有企业数据效能提升行动”，加大企业数据开发利用，释放企业数据标注需求。加强交通、医疗、金融、科学、制造和农业等重点行业领域数据标注，建设行业高质量数据集，支撑人工智能在行业领域的应用赋能。围绕医疗健康、人力资源、数字贸易、自动驾驶和低空经济等场景，以业务创新拉动数据标注需求。

在开展关键技术攻关方面，《实施意见》要求，依托国家重点研发计划、国家科技重大专项等，加强跨领域跨模态语义对齐、4D标注、大模型标注等数据标注领域的关键技术攻关应用。支持多模态标注、标注审查、质量评估、基于思维链的专家标注等智能化工具研发。支持建设集数据、模型、工具、场景为一体的数据标注创新平台，推动数据标注技术融合创新。

“数据标注的核心目的是提取原始数据中的关键信息，为训练人工智能大模型提供支持。”北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏认为，随着人工智能技术的迅猛发展，数据标注作为大模型训练的必要环节，其上游产业需求大增。与此同时，当前数据标注行业发展存在一些亟待突破的难点，如缺乏统一的行业标准、标注质量参差不齐、人力资源与技术水平不匹配等。因此，推动数据标注产业高质量发展的重要性日益凸显。

谈到未来数据标注产业的前景，王鹏分析，在农业领域，气象、农业病虫害防治、农产品检测等方面的数据标注需求将不断增加；智能制造领域，对于工业设备的状态监测、故障诊断以及质量防控等方面的数据标注需求也在增大；随着人工智能和大数据技术的发展，自然语言处理、图像识别、语音识别等方面的数据标注需求进一步扩大；此外，自动驾驶和低空经济的发展，对环境识别以及车辆行为预测，都有着巨大的数据标注需求。

王鹏指出，繁荣数据标注产业生态，关键是做好“标准制定”，应制定符合各行业特点的管理规范，以满足不同行业对数据标注的需求。同时，要提前布局数据标注的多模态融合，确保标注过程合法合规，保障数据安全。

下一步，国家发展改革委、国家数据局、财政部、人力资源和社会保障部将强化数据标注产业顶层规划，协调解决产业发展过程中存在的重大问题。加强政策解读和案例征集等宣传推广，营造数据标注产业发展的良好氛围。（王  君）